Robustness of Stochastic Optimal Control to Approximate Diffusion Models Under Several Cost Evaluation Criteria
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In control theory, typically a nominal model is assumed based on which an optimal control is designed and then applied to an actual (true) system. This gives rise to the problem of performance loss because of the mismatch between the true and assumed models. A robustness problem in this context is to show that the error because of the mismatch between a true and an assumed model decreases to zero as the assumed model approaches the true model. We study this problem when the state dynamics of the system are governed by controlled diffusion processes. In particular, we discuss continuity and robustness properties of finite and infinite horizon α-discounted/ergodic optimal control problems for a general class of nondegenerate controlled diffusion processes as well as for optimal control up to an exit time. Under a general set of assumptions and a convergence criterion on the models, we first establish that the optimal value of the approximate model converges to the optimal value of the true model. We then establish that the error because of the mismatch that occurs by application of a control policy, designed for an incorrectly estimated model, to a true model decreases to zero as the incorrect model approaches the true model. We see that, compared with related results in the discrete-time setup, the continuous-time theory lets us utilize the strong regularity properties of solutions to optimality (Hamilton–Jacobi–Bellman) equations, via the theory of uniformly elliptic partial differential equations, to arrive at strong continuity and robustness properties. Funding: The research of S. Yüksel was partially supported by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC).
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle